基于自编码的电力信息通信资产数据清洗算法

随着电力信息通信设备资产管理中不断应用的新技术以及泛在电力物联网的逐步推进,在电力信息通信资产管理与运行的各个环节会产生大量数据,在数据的采集中由于传感器的故障或数据传输误码等原因,造成数据集中出现数据的异常,这对后续数据的分析造成了很大的困扰。为了减小数据异常对于后续数据分析造成的影响,筛选恢复异常的数据,本文提出了一种基于栈式降噪自编码器的数据清洗算法(Data cleaning algorithm based on SDAE,DCbS),采用栈式自编码器为电力信息通信资产进行数据清洗,并且考虑到相同的资产数据存在着一定的时间相关性,相比于普通的自编码器,本文通过滑动时间窗口保存数据之间的短时相关性,提高了数据恢复的精度与异常数据的点识别能力;并且在DCbS算法中增加了含噪数据与无损数据之间的残差分析,采用残差对模型进行训练,提高算法对于数据异常点的辨别和恢复能力并一定程度上提高了算法的效率。最终本文通过与现有算法进行对比,从数据的恢复以及异常值的辨别两方面凸显DCbS算法的优越性。

信息通信资产报废管理研究

从信息通信资产报废管理现状入手,找出薄弱点,通过出台管理制度,为不同资产量身定做不同的管理流程。引入预检,强化痕迹,最终打造安全、绿色的信息通信资产报废管理模式,以实现信息通信资产报废管理的规范化、痕迹化、精益化,有效提高资产报废管理水平。

电网企业信息通信资产管理研究

随着电网企业信息化的快速发展,信息通信资产数量快速增加、类型日趋庞大,相关的信息通信资产管理仍缺乏有效标准及规范。正基于此,文章从资产全寿命周期管理的内涵入手,分析了当前国内电网企业信息通信资产管理存在的特点及管理难点,根据电网企业如何实现信息通信资产全寿命周期管理进行分析,并提出了合理性建议。